论文常用数据分析方法
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论文常用数据分析方法1
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的.信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:
论文常用数据分析方法2
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。
当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。
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